(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象領域の２つのコンピュータ断層撮影画像が異なるＸ線スペクトル分布において記録され、２つのコンピュータ断層撮影画像の生データから対象領域の２つの画像データセットが再構成され、２つの画像データセットがそれぞれのＸ線スペクトル分布において対象領域のボクセルのＸ線減弱値を含む、対象領域の軟部組織における化学的異常および／または特異性の自動検出方法において、
対象領域の少なくとも１つの関心断層のボクセルのうち、２つの画像データセットの２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲（１）内にあるボクセルの少なくとも一部について、
２つのＸ線スペクトル分布におけるＸ線減弱値を互いにプロットした線図において、ボクセルの２つのＸ線減弱値から、または、それぞれの画像データセット内でボクセルの周りの予め定められたボリューム内でボクセルのＸ線減弱値を平均化することによって得られる２つの平均Ｘ線減弱値から、ボクセルの１つのデータ点を決定するステップ、
ボクセルのデータ点と、線図内で予め定められた純脂肪データ点と予め定められた純軟部組織データ点とを接続する接続直線（２）との垂直距離ｕを計算するステップ、
この距離ｕが予め定められた距離閾値を上まわると、ボクセルをマーキングして強調表示するステップ、
が少なくとも実行されることを特徴とする対象領域の軟部組織における化学的異常および／または特異性の自動検出方法。
【請求項２】
２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲（１）内にある各ボクセルについて、先ず、ボクセルの周りに予め定められた広がりを有する三次元ボリューム領域が設定され、
このボリューム領域内で、軟部組織を表わす予め定められた基準を満たすＸ線減弱値を有する全てのボクセルが選択され、
各画像データセットについて別々に、選択されたボクセルの平均減弱値が計算され、２つの平均Ｘ線減弱値からボクセルのデータ点が決定され、引続いてこのボクセルのデータ点と接続直線（２）との垂直距離が計算されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲（１）内にある各ボクセルについて、先ず、ボクセルの周りに予め定められた広がりを有する三次元ボリューム領域が設定され、
このボリューム領域内で、軟部組織を表わす予め定められた基準を満たすＸ線減弱値を有する全てのボクセルが選択され、
ボリューム領域内で選択されたボクセルの数が決定されかつ当該数の予め定められた閾値と比較され、
各画像データセットについて別々に、選択されたボクセルの平均減弱値が計算され、２つの平均Ｘ線減弱値からボクセルのデータ点が決定され、引続いてこのボクセルのデータ点と接続直線（２）との垂直距離が計算され、
平均Ｘ線減弱値を計算するステップおよび請求項１の他のステップは、選択されたボクセルの数が当該数の予め定められた閾値を上まわっているボクセルにおいてのみ実行されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
軟部組織を表わす予め定められた基準として、ボクセルの２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲（１）内にあることが定められることを特徴とする請求項２又は３記載の方法。
【請求項５】
軟部組織を表わす予め定められた基準として、ボクセルの複合減弱値ｘmが軟部組織を表わす予め定められた値範囲（１）内にあることが定められ、
複合減弱値が次の計算規則
ｘm＝（ｘ1−ｍ・ｘ2）／（１−ｍ）
ｍ＝−（ｑ2／ｒ）
ｒ＝（ｘg、1−ｘf、1）／（ｘg、2−ｘf、2）
（ｘ1、ｘ2は２つの異なるＸ線スペクトル分布におけるボクセルの２つのＸ線減弱値、ｘfはそれぞれのスペクトル分布における純脂肪の減弱値、ｘgはそれぞれのスペクトル分布における純軟部組織の減弱値、ｑは２つの画像データセットの画像の画像ノイズ比である）
から得られることを特徴とする請求項２又は３記載の方法。
【請求項６】
画像ノイズ比ｑが前処理ステップにおいて２つの画像データセットからまたは予め記録されたトポグラムから決定されることを特徴とする請求項５記載の方法。
【請求項７】
軟骨および／または結合組織を検出するための予め定められた距離閾値がボクセルの２つのＸ線減弱値の平均値で目盛付けされていることを特徴とする請求項１乃至６の１つに記載の方法。
【請求項８】
血腫を検出するための予め定められた距離閾値が一定値であることを特徴とする請求項１乃至７の１つに記載の方法。
【請求項９】
強調表示は、対象領域の画像内において、予め定められた距離閾値を上まわる距離ｕを有するボクセルの孤立表示によって、またはこれらのボクセルのカラー表示によって行われることを特徴とする請求項１乃至８の１つに記載の方法。
【請求項１０】
異なるＸ線スペクトル分布において対象領域の２つのコンピュータ断層撮影画像から得られかつそれぞれのＸ線スペクトル分布において対象領域のボクセルのＸ線減弱値を含む対象領域の２つの画像データセットを記憶するための記憶ユニットと、
対象領域の少なくとも１つの関心断層の各ボクセルについて２つの画像データセットの２つのＸ線減弱値の平均値を決定する決定モジュールとを備え、
決定モジュールは、その平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲（１）内にある各ボクセルについて、
２つのＸ線スペクトル分布におけるＸ線減弱値を互いにプロットした線図において、ボクセルの２つのＸ線減弱値から、または、それぞれの画像データセット内でボクセルの周りの予め定められたボリューム内でボクセルのＸ線減弱値を平均化することによって得られる２つの平均Ｘ線減弱値から、ボクセルの１つのデータ点を決定するステップ、
ボクセルのデータ点と、線図内で予め定められた純脂肪データ点と予め定められた純軟部組織データ点とを接続する接続直線（２）との垂直距離ｕを計算するステップ、
この距離ｕが予め定められた距離閾値を上まわると、ボクセルをマーキングして強調表示するステップ、
を少なくとも実行することを特徴とする対象領域の軟部組織における化学的異常および／または特異性の自動検出装置。
【請求項１１】
決定モジュールは、
２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲（１）内にある各ボクセルについて、先ず、ボクセルの周りに予め定められた広がりを有する三次元ボリューム領域を決定し、
このボリューム領域内で、軟部組織を表わす予め定められた基準を満たすＸ線減弱値を有する全てのボクセルを選択し、
各画像データセットについて別々に、選択されたボクセルの平均減弱値を計算し、２つの平均Ｘ線減弱値からボクセルのデータ点を決定し、引続いてこのボクセルのデータ点と接続直線（２）との垂直距離を計算する
ことを特徴とする請求項１０記載の装置。
【請求項１２】
決定モジュールは、
２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲（１）内にある各ボクセルについて、先ず、ボクセルの周りに予め定められた広がりを有する三次元ボリューム領域を決定し、
このボリューム領域内で、軟部組織を表わす予め定められた基準を満たすＸ線減弱値を有する全てのボクセルを選択し、
ボリューム領域内で選択されたボクセルの数を決定しかつ当該数の予め定められた閾値と比較し、
各画像データセットについて別々に、選択されたボクセルの平均減弱値を計算し、２つの平均Ｘ線減弱値からボクセルのデータ点を決定し、引続いてこのボクセルのデータ点と接続直線（２）との垂直距離を計算し、
平均Ｘ線減弱値を計算するステップと請求項１０の他のステップとを、選択されたボクセルの数が当該数の予め定められた閾値を上まわっているボクセルにおいてのみ実行することを特徴とする請求項１０記載の装置。
【請求項１３】
軟部組織を表わす予め定められた基準として、ボクセルの２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲（１）内にあることが定められることを特徴とする請求項１１又は１２記載の装置。
【請求項１４】
軟部組織を表わす予め定められた基準として、ボクセルの複合減弱値ｘmが軟部組織を表わす予め定められた値範囲（１）内にあることが定められ、
複合減弱値が次の計算規則
ｘm＝（ｘ1−ｍ・ｘ2）／（１−ｍ）
ｍ＝−（ｑ2／ｒ）
ｒ＝（ｘg、1−ｘf、1）／（ｘg、2−ｘf、2）
（ｘ1、ｘ2は２つの異なるＸ線スペクトル分布におけるボクセルの２つのＸ線減弱値、ｘfはそれぞれのスペクトル分布における純脂肪の減弱値、ｘgはそれぞれのスペクトル分布における純軟部組織の減弱値、ｑは２つの画像データセットの画像の画像ノイズ比である）
から得られることを特徴とする請求項１１又は１２記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象領域の２つのコンピュータ断層撮影画像が異なるＸ線スペクトル分布において記録され、２つのコンピュータ断層撮影画像の生データから対象領域の２つの画像データセットが再構成され、画像データセットが、それぞれのＸ線スペクトル分布において対象領域のボクセルのＸ線減弱値を含む、対象領域の軟部組織における化学的異常および／または特異性の自動検出方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人間または動物身体の軟部組織の特別な化学組成を検知することは多くの医学用途にとって必要である。これらの用途には例えば、例えば骨折時における靭帯や腱の厳密な定位、靭帯の石灰化開始の検証、関節内に存在する軟骨量の推定、または血腫発生後一定の時間範囲における健康な身体組織と血腫との区別が含まれる。
【０００３】
軟部組織における化学的異常および／または特異性は従来まずなによりも磁気共鳴断層撮影法を利用して検出される。しかしこれは、いずれの場合にも問題なく利用可能なのではない磁気共鳴断層撮影装置の利用を必要とする。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで本発明の課題は、磁気共鳴断層撮影装置を利用することなく自動検出を可能とする、対象領域の軟部組織における化学的異常および／または特異性の検出方法および装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
方法に関する課題は、本発明によれば、対象領域の２つのコンピュータ断層撮影画像が異なるＸ線スペクトル分布において記録され、２つのコンピュータ断層撮影画像の生データから対象領域の２つの画像データセットが再構成され、２つの画像データセットがそれぞれのＸ線スペクトル分布において対象領域のボクセルのＸ線減弱値を含む、対象領域の軟部組織における化学的異常および／または特異性の自動検出方法において、
対象領域の少なくとも１つの関心断層のボクセルのうち、２つの画像データセットの２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲内にあるボクセルの少なくとも一部について、
２つのＸ線スペクトル分布におけるＸ線減弱値を互いにプロットした線図において、ボクセルの２つのＸ線減弱値から、または、それぞれの画像データセット内でボクセルの周りの予め定められたボリューム内でボクセルのＸ線減弱値を平均化することによって得られる２つの平均Ｘ線減弱値から、ボクセルの１つのデータ点を決定するステップ、
ボクセルのデータ点と、線図内で予め定められた純脂肪データ点と予め定められた純軟部組織データ点とを接続する接続直線との垂直距離ｕを計算するステップ、
この距離ｕが予め定められた距離閾値を上まわると、ボクセルをマーキングして強調表示するステップ、
が少なくとも実行されることによって解決される。
【０００６】
本発明による方法に関する実施態様は次の通り列記される。
２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲内にある各ボクセルについて、先ず、ボクセルの周りに予め定められた広がりを有する三次元ボリューム領域が設定され、
このボリューム領域内で、軟部組織を表わす予め定められた基準を満たすＸ線減弱値を有する全てのボクセルが選択され、
各画像データセットについて別々に、選択されたボクセルの平均減弱値が計算され、２つの平均Ｘ線減弱値からボクセルのデータ点が決定され、引続いてこのボクセルのデータ点と接続直線との垂直距離が計算される（請求項２）。
２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲内にある各ボクセルについて、先ず、ボクセルの周りに予め定められた広がりを有する三次元ボリューム領域が設定され、
このボリューム領域内で、軟部組織を表わす予め定められた基準を満たすＸ線減弱値を有する全てのボクセルが選択され、
ボリューム領域内で選択されたボクセルの数が決定されかつ当該数の予め定められた閾値と比較され、
各画像データセットについて別々に、選択されたボクセルの平均減弱値が計算され、２つの平均Ｘ線減弱値からボクセルのデータ点が決定され、引続いてこのボクセルのデータ点と接続直線との垂直距離が計算され、
平均Ｘ線減弱値を計算するステップおよび上述した方法の他のステップは、選択されたボクセルの数が当該数の予め定められた閾値を上まわっているボクセルにおいてのみ実行される（請求項３）。
軟部組織を表わす予め定められた基準として、ボクセルの２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲内にあることが定められる（請求項４）。
軟部組織を表わす予め定められた基準として、ボクセルの複合減弱値ｘmが軟部組織を表わす予め定められた値範囲内にあることが定められ、
複合減弱値が次の計算規則
ｘm＝（ｘ1−ｍ・ｘ2）／（１−ｍ）
ｍ＝−（ｑ2／ｒ）
ｒ＝（ｘg、1−ｘf、1）／（ｘg、2−ｘf、2）
（ｘ1、ｘ2は２つの異なるＸ線スペクトル分布におけるボクセルの２つのＸ線減弱値、ｘfはそれぞれのスペクトル分布における純脂肪の減弱値、ｘgはそれぞれのスペクトル分布における純軟部組織の減弱値、ｑは２つの画像データセットの画像の画像ノイズ比である）
から得られる（請求項５）。
画像ノイズ比ｑが前処理ステップにおいて２つの画像データセットからまたは予め記録されたトポグラムから決定される（請求項６）。
軟骨および／または結合組織を検出するための予め定められた距離閾値がボクセルの２つのＸ線減弱値の平均値で目盛付けされている（請求項７）。
血腫を検出するための予め定められた距離閾値が一定値である（請求項８）。
強調表示は、対象領域の画像内において、予め定められた距離閾値を上まわる距離ｕを有するボクセルの孤立表示によって、またはこれらのボクセルのカラー表示によって行われる（請求項９）。
【０００７】
装置に関する課題は、本発明によれば、異なるＸ線スペクトル分布において対象領域の２つのコンピュータ断層撮影画像から得られかつそれぞれのＸ線スペクトル分布において対象領域のボクセルのＸ線減弱値を含む対象領域の２つの画像データセットを記憶するための記憶ユニットと、
対象領域の少なくとも１つの関心断層の各ボクセルについて２つの画像データセットの２つのＸ線減弱値の平均値を決定する決定モジュールとを備え、
決定モジュールは、その平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲（１）内にある各ボクセルについて、
２つのＸ線スペクトル分布におけるＸ線減弱値を互いにプロットした線図において、ボクセルの２つのＸ線減弱値から、または、それぞれの画像データセット内でボクセルの周りの予め定められたボリューム内でボクセルのＸ線減弱値を平均化することによって得られる２つの平均Ｘ線減弱値から、ボクセルの１つのデータ点を決定するステップ、
ボクセルのデータ点と、線図内で予め定められた純脂肪データ点と予め定められた純軟部組織データ点とを接続する接続直線との垂直距離ｕを計算するステップ、
この距離ｕが予め定められた距離閾値を上まわると、ボクセルをマーキングして強調表示するステップ、
を少なくとも実行することによって解決される。
【０００８】
本発明による装置の実施態様は次の通り列記される。
決定モジュールは、
２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲内にある各ボクセルについて、先ず、ボクセルの周りに予め定められた広がりを有する三次元ボリューム領域を決定し、
このボリューム領域内で、軟部組織を表わす予め定められた基準を満たすＸ線減弱値を有する全てのボクセルを選択し、
各画像データセットについて別々に、選択されたボクセルの平均減弱値を計算し、２つの平均Ｘ線減弱値からボクセルのデータ点を決定し、引続いてこのボクセルのデータ点と接続直線との垂直距離を計算する（請求項１１）。
決定モジュールは、
２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲内にある各ボクセルについて、先ず、ボクセルの周りに予め定められた広がりを有する三次元ボリューム領域を決定し、
このボリューム領域内で、軟部組織を表わす予め定められた基準を満たすＸ線減弱値を有する全てのボクセルを選択し、
ボリューム領域内で選択されたボクセルの数を決定しかつ当該数の予め定められた閾値と比較し、
各画像データセットについて別々に、選択されたボクセルの平均減弱値を計算し、２つの平均Ｘ線減弱値からボクセルのデータ点を決定し、引続いてこのボクセルのデータ点と接続直線との垂直距離を計算し、
平均Ｘ線減弱値を計算するステップと本発明による他のステップとを、選択されたボクセルの数が当該数の予め定められた閾値を上まわっているボクセルにおいてのみ実行する（請求項１２）。
軟部組織を表わす予め定められた基準として、ボクセルの２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲内にあることが定められる（請求項１３）。
軟部組織を表わす予め定められた基準として、ボクセルの複合減弱値ｘmが軟部組織を表わす予め定められた値範囲内にあることが定められ、
複合減弱値が次の計算規則
ｘm＝（ｘ1−ｍ・ｘ2）／（１−ｍ）
ｍ＝−（ｑ2／ｒ）
ｒ＝（ｘg、1−ｘf、1）／（ｘg、2−ｘf、2）
（ｘ1、ｘ2は２つの異なるＸ線スペクトル分布におけるボクセルの２つのＸ線減弱値、ｘfはそれぞれのスペクトル分布における純脂肪の減弱値、ｘgはそれぞれのスペクトル分布における純軟部組織の減弱値、ｑは２つの画像データセットの画像の画像ノイズ比である）
から得られる（請求項１４）。
【０００９】
本発明による方法においては、対象領域の２つのコンピュータ断層撮影画像が異なるＸ線スペクトル分布において記録され、２つのコンピュータ断層撮影画像の生データから対象領域の２つの画像データセットが再構成され、２つの画像データセットがそれぞれのＸ線スペクトル分布において対象領域のボクセルのＸ線減弱値を含む。なお、Ｘ線減弱値とは、減弱係数μとも、ＣＴ値のように減弱係数μから導き出された値とも理解することができる。２つのコンピュータ断層撮影画像を記録するために多エネルギーコンピュータ断層撮影装置、好ましくは、異なるＸ線スペクトル分布もしくは異なるＸ線エネルギーによる２つのコンピュータ断層撮影画像の記録を同時にまたは少なくともほぼ同時に可能とするいわゆる二重エネルギーコンピュータ断層撮影装置が利用される。異なるＸ線スペクトル分布により２つのコンピュータ断層撮影画像を作成するための種々の技術は当業者には基本的に知られている。このために例えば異なるＸ線電圧の複数のＸ線源、異なるスペクトル感度を有する異なる検出器、Ｘ線源および／またはＸ線検出器の前における異なるフィルタ、または前記技術の組合せも利用することができる。
【００１０】
本発明による方法では、対象領域の少なくとも１つの関心断層の各ボクセルのそれぞれ２つのＸ線減弱値の平均値が形成され、その平均値が軟部組織を表わす予め定められた値範囲内にあるボクセルの少なくとも一部について少なくとも次のステップが実行される。まず、２つの異なるＸ線エネルギーにおけるＸ線減弱値を互いにプロットした線図においてボクセルの１つのデータ点が決定される。線図の２つの軸のうち一方の軸には一方のＸ線エネルギーにおけるＸ線減弱値、他方の軸には他方のＸ線エネルギーにおけるＸ線減弱値がプロットされている。本発明による方法の１実施態様において、１つのボクセルのデータ点は、２つの画像データセットにおいてこのボクセルに割り当てられた２つのＸ線減弱値から構成される。本発明による方法の第２代替案では、ボクセルのそれぞれについて平均Ｘ線減弱値が計算され、これらの平均減弱値は、各画像データセットについて別々に、当該ボクセルの周囲から選択されたボクセルのＸ線減弱値から生じる。いずれにしても、各当該ボクセルについて、２つのスペクトル分布つまりＸ線エネルギーの一方における１つの減弱値と２つのスペクトル分布つまりＸ線エネルギーの他方における１つの減弱値とで構成される１つのデータ点が得られる。
【００１１】
線図においてデータ点を決定した後、ボクセルのデータ点と、この線図内で予め定められた純脂肪データ点と予め定められた純軟部組織データ点とを接続する接続直線との垂直距離ｕが計算される。この距離ｕの値は化学的異常の存在する確率を表す。このステップの基礎は３物質分解である。この３物質分解ではそれぞれのボクセルが基礎物質の軟質物質と他の未知の物質を有する脂肪との混合物して解釈される。軟部組織と脂肪（および水）との混合物を含む全てのボクセルは線図において純粋物質である軟部組織と脂肪との間の直線上にある。これらの直線から遠く離れたデータ点は異常または特異性を示唆している。これは例えば、例えば鉄のような重い原子を沈積させている軟部組織、または例えば結合組織のように炭素の豊富な組織に該当する。本発明による方法では次に、予め定められた距離閾値を上まわる距離ｕを有するボクセルはマーキングされ、好適に強調表示される。これは、対象領域の画像においてマーキングされたボクセルの孤立表示によってまたはこれらのボクセルのカラー強調表示によって行うことができる。
【００１２】
観察者はＣＴ画像において、軟部組織内の化学的異常および／または特異性の場所と広がりを直ちに認識することができる。
【００１３】
本発明による方法および装置は、磁気共鳴断層撮影法の利用なしでも、軟部組織内の化学的異常および／または特異性の検出を可能とする。診断上の画像物質は磁気共鳴断層撮影画像を処理する場合よりもはるかに迅速に用意される。本発明による方法および装置の他の利点は、多くの場合、例えば骨折時には、いずれにしてもＣＴ走査が実行されねばならず、従って磁気共鳴断層撮影装置のような別の画像化機器を使った付加的検査が必要でないことにある。
【００１４】
軟部組織において本発明による方法および装置を用いて検出することのできる化学的異常および／または特異性の例は、例えば靭帯、腱または軟骨のように異例に多くの炭素を含有する組織部分である。他の例は、例えば血腫において一時的に現れ、または石灰化では永続的に現れることのあるような重い原子（例えば鉄）を豊富に有する組織領域である。医学的用途は冒頭で既に挙げた用途例を含むが、しかしそれに限定されない。
【００１５】
本発明による方法の有利な１実施態様において、各ボクセルのデータ点としては、異なるスペクトル分布におけるこのボクセルの純Ｘ線減弱値ではなく、以下で中央ボクセルと称する当該ボクセルの周りのボリューム領域内で選択された数個のボクセルのＸ線減弱値から生じる平均Ｘ線減弱値が利用される。各データ点の決定前に、中央ボクセルの周りに、予め定められた広がりを有する三次元ボリューム領域、好ましくは球状ボリュームが形成される。このボリューム領域内で、軟部組織を表わす予め定められた基準を満たすＸ線減弱値を有する全てのボクセルが選択される。次に各画像データセットについて別々に、選択されたボクセルの平均減弱値が計算され、全部で２つの平均Ｘ線減弱値が得られ、すなわち各Ｘ線エネルギーについて１つの平均Ｘ線減弱値が得られる。これら２つの平均Ｘ線減弱値から次に中央ボクセルのデータ点が形成され、引続いてこの中央ボクセルのデータ点と接続直線との垂直距離が計算される。このステップは、おそらく同じ組成を有する隣接ボクセルの系統的選択を可能とする。やみくもな広範囲の平均化が行われるのではない。これにより、軟骨と骨は短い距離で区別され、靭帯と軟部組織は長い距離で区別される。
【００１６】
本発明による方法の好ましい１実施態様において、データ点を決定しかつ接続直線との距離ｕを計算するステップは、平均値が予め定められた値範囲内にある全てのボクセルについてではなく、これらのボクセルのうち次のようにして決定される数個のボクセルについてのみ実行される。このために、それぞれの中央ボクセルの周りの三次元ボリューム領域内で選択されたボクセルであって、軟部組織を表わす予め定められた基準を満たすＸ線減弱値を有するボクセルの数が決定される。この数が、選択されたボクセルの数に対して予め定められた閾値を上回っている場合、この中央ボクセルのデータ点は上述したように平均Ｘ線減弱値から決定され、こうして得られたデータ点と接続直線との距離が計算される。しかし選択されたボクセルの数が閾値以下である場合、この中央ボクセルについては爾後の計算は実行されない。これは、このボクセルが検査された対象領域内で異常および／または特異性を有する部位でないことに基づいている。
【００１７】
本発明による方法の１実施態様において、三次元ボリューム領域内でボクセルを選択する基準としては、それぞれのボクセルの２つのＸ線減弱値の平均値が軟部組織のための値範囲内になければならないことが利用される。
【００１８】
しかしこの基準においては、有利には、平均値ではなく、複合Ｘ線減弱値が基礎になっている。この複合Ｘ線減弱値は、２つのコンピュータ断層撮影画像の画像間の画像ノイズ比ｑに依存した重み付け値ｘmであり、次の規則で計算される。
ｘm＝（ｘ1−ｍ・ｘ2）／（１−ｍ）
ｍ＝−（ｑ2／ｒ）
ｒ＝（ｘg、1−ｘf、1）／（ｘg、2−ｘf、2）
ｘ1、ｘ2は２つの異なるＸ線スペクトル分布におけるＸ線減弱値、例えばＨＵ値（ＨＵ：ハウンズフィールド単位）、ｘfはそれぞれのＸ線エネルギーにおける純脂肪のＸ線減弱値、ｘgはそれぞれのＸ線エネルギーにおける純軟部組織のＸ線減弱値である。ｑは２つのコンピュータ断層撮影画像の画像ノイズ比である。この画像ノイズ比ｑはｑ＝ｄｘ1／ｄｘ2から得られる。なお、ｄｘ1，ｄｘ2はＸ線減弱値ｘ1、ｘ2を表す統計誤差すなわち標準偏差である。次に三次元ボリューム領域内でのボクセルの選択はこの複合Ｘ線減弱値ｘmに基づいて行われる。この複合Ｘ線減弱値ｘmが軟部組織を表わす予め定められた値範囲内にある全てのボクセルが選択される。画像ノイズ比ｑに依存した重み付け平均値を表す複合Ｘ線減弱値を基にしたこの手法によって、間隔限界の近傍において画像ノイズに起因した誤選択の危険は著しく低下し、信頼できる結果が達成される。２つの画像データセットのこのために必要な画像ノイズ比ｑは、使用されたコンピュータ断層撮影装置にとって既に既知であり、または２つの画像データセットから予め求めることができ、または別の画像データセット、例えば予め取得したトポグラムから求めることもできる。
【００１９】
対象領域の軟部組織における化学的異常および／または特異性の自動検出装置は、２つの画像データセットのための記憶ユニットの他に主要構成要素として、上記方法および場合によってはこの方法の個々の実施態様による計算および決定を実行する決定モジュールを含む。決定モジュールは有利には、異なるＸ線スペクトル分布において２つのコンピュータ断層撮影画像のための生データを提供することのできるコンピュータ断層撮影装置の画像コンピュータ内で実現されている。その場合本装置は、２つのコンピュータ断層撮影画像の生データから対象領域の２つの画像データセットを再構成する画像再構成モジュールも含む。
【００２０】
しかし１実施態様において本装置は、記憶ユニットを備えた決定モジュールと、インタフェースとを含み、このインタフェースを介して、２つのコンピュータ断層撮影画像から再構成された画像データセットが受信される。決定モジュールは有利には画像表示モジュールに接続されており、軟部組織内の異常および／または特異性を表すボクセルの画像表示はこの画像表示モジュールを介して画像表示器で行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下において図面を参照して実施例に基づいて本発明が再度簡潔に説明される。
図１は本発明による方法を実行する際の方法経過の例を示す。
図２はデータ点と接続直線との垂直距離を決定するためのＨＵ値線図の例を示す。
【００２２】
本例では二重エネルギーコンピュータ断層撮影装置により、対象に対して、２つの異なるＸ線エネルギーにおいて同時に生データを得る二重エネルギーＣＴ走査が実行される。これらの異なるＸ線エネルギーは利用されたＸ線管の異なる管電圧、本例では８０ｋＶおよび１４０ｋＶから得られる。生データから公知の再構成アルゴリズムを介して互いに独立に２つのＣＴ画像が再構成される。その際に得られた２つの画像データセットはそれぞれ、検査ボリュームの各ボクセルについて、各Ｘ線エネルギーにおけるＨＵ値を含む。
【００２３】
データ記録と使用されたコンピュータ断層撮影装置とに関係なく、差別化（区別）されるべき身体物質が検査対象内部のさまざまな部位に発生もしくは配置される場合、差別化されるべき身体物質のＨＵ値がある程度安定していることが保証されるべきである。しかしこれは大抵の商業上入手可能なコンピュータ断層撮影装置に関しては満たされている。
【００２４】
前処理中に、本例では単に１つのアキシャル断層が観察される。この断層について８０ｋＶでの画像と１４０ｋＶでの画像との間の画像ノイズ比ｑが既知でない場合、この比ｑは例えば対象直径または空気のＨＵ値の測定されたノイズから近似的に決定することができる。このために例えば、２つの管電圧について、当該断層における特定の閾、例えば−９５０ＨＵ以下の全画素についての平均ノイズが画像の上半分において計算され、引続いて比が形成される。同様に、この比は例えば事前に取得したトポグラムから求めることができる。
【００２５】
処理の主要部分については、検査された断層の他に、その上およびその下の複数のボクセル断層も必要となる。以下で使用する用語「複合ＨＵ値」は８０ｋＶ、１４０ｋＶでのＨＵ値（ｘ80もしくはｘ140）の画像ノイズ値に依存した重み付け平均値ｘmを表す。これは比ｑと組織のＨＵ値（８０ｋＶ：ｘg、80；１４０ｋＶ：ｘg、140）および脂肪のＨＵ値（８０ｋＶ：ｘf、80；１４０ｋＶ：ｘf、140）とから計算することができる。
ｘm＝（ｘ80−ｍ・ｘ140）／（１−ｍ）
ｍ＝−（ｑ2／ｒ）
ｒ＝（ｘg、80−ｘf、80）／（ｘg、140−ｘf、140）
これとは異なり、用語「平均ＨＵ値」は８０ｋＶでのＨＵ値ｘ80と１４０ｋＶでのＨＵ値ｘ140との算術平均として計算される。
【００２６】
検査された断層内の各ボクセルについて、次に、平均ＨＵ値が軟部組織に関する代表的な間隔内にある限り、以下の３つのステップが実行される（図１参照）。
【００２７】
１．選択ステップ：検査されたボクセルの三次元球状周囲が観察される。軟部組織の間隔内にある複合ＨＵ値を有するボクセルのみが使用される。このようにして先ず、できるだけ同じ化学組成を有する全ての隣接ボクセルが選択される。観察されたボリュームにおいて閾値ｎminよりも少ないボクセルについて複合ＨＵ値が軟部組織間隔内にある場合、後続のステップは省かれ、物質割り付けは行われない。そうでない場合、これらの選択されたボクセルについて８０ｋＶでの平均ＨＵ値ｘ80と１４０ｋＶでの平均ＨＵ値ｘ140が、それぞれ選択された全ボクセルのＨＵ値にわたる平均によって計算される。球状周囲の例として６ボクセルの半径が、閾値ｎminの例として４０の値が仮定される。しかしこれらの値は用途および画像品質に応じて当然異なる選択が可能である。
【００２８】
２．３物質分解：選択されたボクセルは、基礎物質の軟部組織と、脂肪と、他の未知の物質との混合物として解釈される。軟部組織と脂肪（および水）との混合物を含む全ボリュームは、ｘ80をｘ140に対してプロットした線図において純粋物質の軟部組織と脂肪との間の直線２上にある。図２はこのＨＵ値線図を示しており、やはり書き込まれているＨＵ間隔１内に、平均ＨＵ値と各ボクセルの複合ＨＵ値とがなければならない。すなわち、ＨＵ間隔１内で軟部組織の存在が推定される。この図には純軟部組織と純脂肪との間の接続直線２も書き込まれている。この直線２から遠く離れたデータ点は化学的異常を示唆する。直線の上方にある軟部組織は重い原子を沈積させている。直線よりも下方にある物質は、例えば結合組織等の炭素を豊富に有している。石灰を十分に沈積させた結合組織は直線の上方にもある。
【００２９】
３．確率の決定：化学的異常の存在する確率は、８０ｋＶ画像および１４０ｋＶ画像の統計的ノイズが近似的に一定であるとの仮定のもとで、前記直線からの距離ｕで目盛付けされる。一般に統計誤差と系統誤差とによって決定される閾の上方で、異常の確率は大きい。それゆえに、検討する各データ点について直線２との垂直距離ｕが決定される。
【００３０】
軟骨と結合組織（直線の下方）については付加的に以下のスケーリングが実証された。
ｙ＝（ｘ1・ｕ）／ｓu
ｘ1は検討されたボクセルの局部的平均ＨＵ値、ｓuは任意の目盛倍率であり、数個のＨＵとすることができる。この重み付け変量ｙは例えば軟骨のような局部的密度変化を比較的高い空間分解能で示す。
【００３１】
それに対して血腫（直線の上方）を表示するためにはｘ1は微少である。その場合、有利にはｙ＝ｕ／ｓuが使用される。この計算では骨と骨髄との混合物が障害として現れることがある。そのことを防止するために、非常に高いｙ値は相応する閾値を設定することによって消去し、すなわち例えばゼロに設定することもできる。
【００３２】
画像スタックもしくは三次元画像データセットを完全に処理した後、こうして作成されたｙマップは、化学的異常をカラーでマーキングしまたは化学的異常領域を孤立して表示するのに使用することができる。
【００３３】
この例において本発明による方法を実行するために以下のパラメータが必要である。
パラメータ  意味
ｘmin      軟骨／軟部組織ボクセルの下側閾（ＨＵ）
ｘmax      軟骨／軟部組織ボクセルの上側閾（ＨＵ）
ｓ          検討されたボリュームの半径
ｎmin        選択されたボクセルの最少数
ｘg、80      ８０ｋＶでの軟部組織のＨＵ値
ｘg、140    １４０ｋＶでの軟部組織のＨＵ値
ｘf、80      ８０ｋＶでの軟部組織のＨＵ値
ｘf、140    １４０ｋＶでの脂肪のＨＵ値
ｓu          変量ｙのスケーリング
【００３４】
本発明による方法および装置ではなかんずく３物質分解が、軟部組織、脂肪または水からなる「正常な」軟部組織と他の全ての組織との区別を、費用を要する区別基準を用いることなく可能とする。確率により、統計変動はごく弱く表示され、一方確実な領域は明確にマーキングされる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明による方法を実行する際の方法経過の例を示す図
【図２】データ点と接続直線との垂直距離を決定するためのＨＵ値線図の例を示す図
【符号の説明】
【００３６】
１  値範囲
２  接続直線
【図１】
0005188741.tif 000002
【図２】
0005188741.tif 000003